Das Universitätsspital Basel ist derzeit dabei, ein datengesteuertes Klinikum aufzubauen. In der Überzeugung, dass qualitativ hochwertige strukturierte Daten sowohl für die klinische als auch für die betriebswirtschaftliche Effizienz von entscheidender Bedeutung sind, hat man sich von isolierten Lösungen gelöst und eine strukturierte „Data Factory“ eingerichtet, in der Daten aus 206 Anwendungen in ein gemeinsames Datenportal integriert werden. Wir sprachen mit Bram Stieltjes, Abteilungsleiter für Forschung und Analytik am Universitätsspital Basel, über das strategische Konzept und den Wechsel zu einer offenen Datenplattform.
Das Universitätsspital Basel hat den Ansatz des „datengesteuerten Krankenhauses“ gegenüber einem auf den bisherigen Erfahrungen basierenden Modell aufgegriffen. Was war der Grund für diese Neuausrichtung, und was sind die wichtigsten Erkenntnisse, die Sie bisher gewonnen haben?
Anfangs war unsere Gruppe für die Datenverwaltung zuständig, für die sie ein Data Warehouse aufbaute, in dem alle Daten aus unseren mehr als 200 Quellsystemen gesammelt und so umfassend wie möglich sortiert wurden. Dies ermöglichte es uns, einige analytische Nutzungsmöglichkeiten zu realisieren, zeigte uns aber auch die Schwachstellen unserer Datenqualität auf, insbesondere in Bezug auf medizinische Daten. Im Rahmen einer Zusammenarbeit mit einem großen Medizintechnikunternehmen testeten wir einige Tools zur Entscheidungsfindung im klinischen Bereich und stellten fest, dass wir diese mit der uns bisher zur Verfügung stehenden Datenqualität nicht nutzen können. Diese Erkenntnis war der Auslöser für die Entwicklung eines datengestützten Klinikkonzepts.
Dies hat zu einem tiefgreifenden Umdenken in Bezug auf die Bedeutung von klinischer Datenqualität, Patientenzentrierung, einem robusten Datenmodell und einer offenen Datenplattform geführt. Dieser Perspektivenwechsel spiegelt sich in unserer öffentlichen Ausschreibung für eine offene Datenplattform wider, und er breitet sich derzeit auch auf regionaler Ebene aus.
Sie erwähnten, dass zentralisierte, qualitativ hochwertige strukturierte Daten sowohl für die klinische als auch für die betriebswirtschaftliche Effizienz entscheidend sind. Wie hat das Klinikum die zentrale Datenerfassung implementiert und mit welchen Herausforderungen waren Sie konfrontiert?
Derzeit sind wir dabei, die Ausschreibung zum Abschluss zu bringen und einen Ablaufplan für die Umsetzung zu erstellen. Dazu gehören Konzepte zur Integration der Erhebung von Forschungsdaten in die klinische Routineversorgung, eine stärkere Ausrichtung der jeweiligen Datenmodelle auf den Patienten und die Zusammenarbeit in der internationalen Community für Datenmodellierung. Es gab viele Herausforderungen, vor allem in Bezug auf den Umdenkprozess. Eine davon bestand darin, ein Verständnis für die Unterschiede zwischen dem Status quo, einem auf dem Austausch von Daten beruhenden siloartigen System, und einem patientenbezogenen Datenmodell zu schaffen.
Das Universitätsspital Basel hat eine digitale Gesundheitsplattform und openEHR-Standards als Teil seiner Datenstrategie eingeführt. Wie unterstützen diese Tools die Ziele des Spitals für ein konsistentes und hochwertiges Datenmanagement?
Hier sollten wir die Bedeutung eines zentralen Datenlexikons hervorheben, das auch eines der Kernprinzipien von openEHR ist. Wir sind überzeugt, dass wir durch die einheitliche Definition der Daten und die Anwendung dieser Definitionen auf das gesamte IT-Netzwerk unsere Datenqualität enorm verbessern können.
Künstliche Intelligenz scheint eine wichtige Rolle in der datengesteuerten Strategie des Basler Klinikums zu spielen. Können Sie uns beschreiben, wie KI in die Datenplattform Ihres Spitals integriert ist und welche konkreten Anwendungen oder Verbesserungen KI für die Patientenversorgung gebracht hat?
Die Datenorientierung der Strategie unseres Spitals unterstreicht die Bedeutung der Qualität klinischer Daten. Dies ist ein maßgebliches Kriterium sowohl für das KI-Training als auch für die KI-Implementierung. Derzeit nutzt unsere KI-Entwicklung das Data Warehouse als Kerninfrastruktur mit den oben bereits erwähnten Beschränkungen. Die Einführung der openEHR-Plattform mit ihren strukturierten Daten wird sowohl das KI-Training verbessern als auch Möglichkeiten für die spätere Integration von KI in klinische Routinen eröffnen.
Was sind die zukünftigen Schritte auf Ihrem Weg zu einem datengesteuerten Klinikum, insbesondere in Hinblick auf den Ausbau einer Echtzeit-Datenverfügbarkeit und die weitere Integration von KI in klinische Arbeitsabläufe?
Es geht unter anderem um den Einsatz der Daten-Plattform in bestehenden Arbeitsumgebungen, das Management der Migration von Bestandsdaten und die Erstellung einer Roadmap mit Anwendungsfällen und Applikationen, die auf die Plattform übertragen werden sollen. Außerdem müssen wir unsere Organisationsstruktur auf eine schrittweise, aber zügige Erweiterung klinischer Funktionen vorbereiten.
